計量經(jīng)濟學課程論文 壽險保費收入影響因素分析

1、影響人身保險保費收入的因素分析影響人身保險保費收入的因素分析摘 要根據(jù)影響人身保險保費收入因素的理論觀點，本文旨在通過1990年至2011年我國物價指數(shù)，城鎮(zhèn)居民可支配收入，儲蓄水平，國民生產(chǎn)總值對我國人身保險保費收入的影響進行實證分析。通過建立理論模型，并收集相關數(shù)據(jù)，利用Eviews軟件對計量模型進行參數(shù)估計和檢驗并加以修正，去除物價指數(shù)，城鎮(zhèn)居民可支配收入，國民生產(chǎn)總值三種存在多重共線性的因素，得到影響人身保險保費收入的最重要因素為儲蓄水平。最后，對所得結果作出經(jīng)濟意義分析。關鍵詞：人身保險 保費收入 多元線性回歸 Eviews引 言中國保監(jiān)會最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，2011年全國實現(xiàn)保費收入

2、1.43萬億元，同比增長10.4%。其中，財產(chǎn)險保費收入4617.9億元，同比增長18.5%。而人身險保費收入9560億元，同比下降8.96%，自1990年以來首次出現(xiàn)負增長。在傳統(tǒng)的理論中，影響人身保費的因素有：居民可支配收入，國民經(jīng)濟發(fā)展水平，利率水平，儲蓄，物價水平，國民保險意識等。此種傳統(tǒng)理論僅做了定性的分析，每種因素的影響力有多少均未作出一個定量的模型分析。本文參照傳統(tǒng)理論中的定性分析，結合我國19902011年間的數(shù)據(jù)，利用多元線性回歸模型進行分析并對多重共線性、異方差性及自相關進行檢驗且作出相關的修正。一、 中國人身保險業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及其理論影響因素（一） 人身保險的基本理論概念人身

3、保險是以人的生命或身體為保險標的的保險。它是區(qū)別財產(chǎn)保險的一類業(yè)務的總稱。在人身保險中，投保人根據(jù)合同約定向保險人支付一定數(shù)量的保費，當被保險人在保險的有效期內(nèi)發(fā)生死亡、殘疾、疾病等保險事故或被保險人生存到保險期滿時，保險人向被保險人或其受益人給付約定數(shù)量的保險金。長期以來人身保險被視為個人或者家庭財務規(guī)劃中必要和基本因素。在個人或家庭的財務規(guī)劃中，人身保險是有價值和彈性的財務工具。它主要包括人壽保險，人身意外傷害險和健康保險。（二） 我國人身保險業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀隨著我國經(jīng)濟的不斷提高，我國的保險業(yè)有著迅猛的發(fā)展。而在人身保險與財產(chǎn)保險中，我國人身保險保費收入的增長快于財險保費收入的增長。1982

4、年中國恢復了人身保險業(yè)務，當期的保費收入為0.016億元，而2011年已增長為9560億元。（三） 我國人身保險業(yè)的發(fā)展因素的理論解釋在傳統(tǒng)的保險理論中，影響人身保險業(yè)發(fā)展的理論因素主要有：國內(nèi)生產(chǎn)總值、物價指數(shù)、居民可支配收入水平、儲蓄、商品經(jīng)濟發(fā)展程度、國民保險意識等。 1.國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）保險是社會生產(chǎn)力發(fā)展到一定水平的產(chǎn)物，并且隨著生產(chǎn)力的發(fā)展而發(fā)展。一方面，經(jīng)濟發(fā)展帶來保險需求的增加；另一方面，收入水平的提高也會帶來保險需求總量和結構的變化?？梢哉f國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）是一國保險業(yè)發(fā)展的經(jīng)濟基礎。2.物價指數(shù)物價指數(shù)在一定程度上反映我國商品價格的基本水平。而保險商品的價格是保險

5、費率。保險需求主要取決于可支付保費的數(shù)量。保險費率與保險需求主要取決于可支付保險費的數(shù)量。保險費率與保險需求一般成反比例關系，保險費率越高保險需求越??；反之則越大。而我國人身保險的費率確定和大一部分取決于利率，而物價又是對利率的反應，因此物價指數(shù)是人身保險商品價格的影響因素之一。3.居民人均可支配收入人均可支配收入反映了人均消費水平的高低，人均可支配收入越大，用于購買消費品的支出越多，而保險作為第三產(chǎn)業(yè)中的服務產(chǎn)品之一，是人們在滿足基本生存條件后的又一需求，因此居民人均可支配收入中的很大一部分會用于購買保障性服務產(chǎn)品，如社保，年金及人身保險中的養(yǎng)老，醫(yī)療等。4.居民儲蓄水平在經(jīng)濟學中，對于一種

6、商品的需求是由其需求欲望和購買能力決定的。保險作為一種商品也是這樣的，居民的儲蓄水平正能夠體現(xiàn)這種實際購買能力。因此一國居民的儲蓄水平越高會刺激保險業(yè)的發(fā)展。5. 其它因素（1）人口因素人身保險保障的是人的身體和壽命，涉及到生命表中的多項指標，而生命表也是我國計算費率的重要依據(jù)。生命表的來源即是對人口因素的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)。 （2）國家金融監(jiān)管水平一個國家的金融監(jiān)管越健全，越能夠促進本國金融保險業(yè)的發(fā)展，從而促進保費收入健康穩(wěn)定的增長。（3）國民保險意識作為一種科學的風險管理工具，保險必須首先要為人接受才能發(fā)揮出應有的作用，因此一國國民風險意識尤其是樹立利用保險機制來管理風險的意識對于保險業(yè)的發(fā)展

7、起著重要作用。（4）市場經(jīng)濟的發(fā)展程度市場經(jīng)濟的發(fā)展程度與保險需求成正比，市場經(jīng)濟越發(fā)達，則對保險的需求越大，反之越小。二、 對我國人身保費收入的數(shù)據(jù)選取及分析以下我們選用GDP，物價指數(shù)，城鎮(zhèn)居民可支配收入，儲蓄水平四因素，通過“逐一法”選取并建立模型。（一） 模型的設定根據(jù)上述分析，選取了GDP即國內(nèi)生產(chǎn)總值、物價指數(shù)、城鎮(zhèn)居民可支配收入、儲蓄四個因素作為解釋變量，將模型設定為：其中：代表GDP即國內(nèi)生產(chǎn)總值 （億元）； 代表物價指數(shù)；代表城鎮(zhèn)居民人均可支配收入（元）； 代表儲蓄（億元）。（二） 數(shù)據(jù)的收集本文獲取了19902011年22年的時間序列數(shù)據(jù)如表2.1所示。表2.1 19902

8、011年的時間序列數(shù)據(jù)：年份保費收入Y(億元)GDP X1（億元）物價指數(shù)X2城鎮(zhèn)居民人均可支配收入X3（元）儲蓄X4（億元）199028.4118547.9103.11510.277119.8199141.4121617.8103.41700.69241.6199264.2926638.1106.42026.611759.41993144.0734634.4114.72577.415203.5199416246759.4124.13496.221518.81995194.258478.1117.1428329662.31996332.8567884.6108.34838.938520.819

9、97616.7374472.6102.85160.346279.81998768.4678345.299.25425.153407.51999872.182067.598.6585459621.82000981.3289468.1100.4628064332.420011424.0497314.8100.76859.673762.420022274.64105172.399.27702.886910.620033011117251.9101.28472.2103617.720043193.58136875.9103.99421.6119555.420053646.22184937101.310

10、493141050.9920064061.09209407101.511759.5161587.320074948.96265810103.813785.8172534.220087337.56314045105.915780.8217885.420098144.18340902.8199.317175260771.7201010500.88401512.79103.119109.44303302.520119560472881.56104.921809.78343635.89數(shù)據(jù)來源：中國統(tǒng)計年鑒2012 （三）模型的估計對上述模型進行參數(shù)估計，EViews的最小二乘計算結果見表2.2。表2

11、.2 EViews的最小二乘計算結果得到估計方程：(2349.125) (0.009524) (21.45301) (0.190401) (0.014813)t = (-0.660020) (-0.037678) (0.599548) (-1.199421) (3. 181177) （四）模型的檢驗與修正1經(jīng)濟意義檢驗從上表中可以看出，指標符號與先驗信息不相符，所估計結果與經(jīng)濟原理相悖，指標符號與先驗信息相符，所估計結果與經(jīng)濟原理不相悖2統(tǒng)計推斷檢驗從回歸結果可以看出，模型的擬和優(yōu)度非常好（），修正的擬合優(yōu)度也很好。表明模型從整體上看壽險保費收入與解釋變量間線形關系顯著。但的t統(tǒng)計值不顯著（的

12、t統(tǒng)計量的值的絕對值均小于2），說明這三個變量對Y的影響不顯著，或者變量之間存在多重共線的影響使其t值不顯著。3計量經(jīng)濟學檢驗及修正(1)時間序列的平穩(wěn)性及協(xié)整性檢驗通過以上步驟，我們得到了保費與儲蓄的線性關系，但是這種線性回歸是不是偽回歸，還有待檢驗。如果序列為非平穩(wěn)序列，我們?nèi)孕柽M行協(xié)整性檢驗。平穩(wěn)性檢驗對、的時間序列進行平穩(wěn)性檢驗。檢驗結果如下列各表所示。表2.1 保費的時間序列平穩(wěn)性檢驗結果 從檢驗結果看，1%、5%、10%三個顯著性水平下，單位根檢驗的Mackinnon臨界值分別為-3.831511、-3.29970、-2.655194，t統(tǒng)計量值0.264308大于相應臨界值，從而

13、接受原假設，表明保費序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列。表2.2 GDP的時間序列平穩(wěn)性檢驗結果表2.3 物價指數(shù)的時間序列平穩(wěn)性檢驗結果表2.4 居民人均收入的時間序列平穩(wěn)性檢驗結果表2.5 儲蓄的時間序列平穩(wěn)性檢驗結果 從以上各表的檢驗結果看，1%、5%、10%三個顯著性水平下，t統(tǒng)計量值大于其相應臨界值，從而接受原假設，表明、序列存在單位根，是非平穩(wěn)序列。協(xié)整性檢驗a.一階和二階差分序列的單位根檢驗（ADF檢驗）為了得到各個序列的單整階數(shù)，對其一階和二階差分序列作單位根檢驗，發(fā)現(xiàn)它們都是二階單整的。結果如下列各表所示。表2.6 保費的二階差分序列單位根檢驗結果 從檢驗結果看，1%、5%、10%

14、三個顯著性水平下，單位根檢驗的Mackinnon臨界值分別為-3.886571、-3.052169、-2.666593，t統(tǒng)計量值-3.348440小于5%、10%顯著性水平下的臨界值，從而拒絕原假設，表明保費序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。即保費序列是二階單整的。表2.7 GDP的二階差分序列單位根檢驗結果 表2.8物價指數(shù)的二階差分序列單位根檢驗結果表2.9居民人均收入的二階差分序列單位根檢驗結果表2.10 儲蓄的二階差分序列單位根檢驗結果 從檢驗結果看，1%、5%、10%三個顯著性水平下， t統(tǒng)計量值小于相應的臨界值，從而拒絕原假設，表明儲蓄、序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。即、序列是二階單

15、整的。b.回歸殘差Ut的單位根檢驗（DF檢驗） 表2.11 回歸殘差U序列的單位根檢驗結果 從檢驗結果看，1%、5%、10%三個顯著性水平下，單位根檢驗的Mackinnon臨界值分別為-2.728252、-1.966270、-1.605026，t統(tǒng)計量值-5.787037小于相應的臨界值，從而拒絕原假設，表明殘差U序列不存在單位根，是平穩(wěn)序列。從而說明保費和、之間存在協(xié)整關系。進而得知保費和、之間有長期的均衡關系，這種長期均衡關系是固有經(jīng)濟規(guī)律的結果，它們之間的回歸是有意義的，而不是偽回歸。（2）多重共線性檢驗及修正檢驗這里采用簡單相關系數(shù)法對其進行檢驗，各解釋變量間的相關系數(shù)見表2.12。表

16、2.12 相關系數(shù)矩陣從結果可知具有高度相關性。修正這里采用逐步回歸法對其進行補救。分別做對的一元回歸，結果如表2.13所示。表2.13 一元回歸結果變量X1X2X3X4參數(shù)估計值0.024718-136.33900.5497170.032942t統(tǒng)計量23.87180-1.22106121.1615329.244600.9660940.0693770.9572480.9771490.9643990.0228460.9551100.976007根據(jù)以上分析，由于的t值和最大，線性關系最強，擬合程度最好，因此把作為基本變量。然后將其余解釋變量逐一代入的回歸方程，重新回歸。以為基礎加入其他變量，結

17、果如表2.14所示。表2.14 加入新變量后的回歸結果變量，0.021140（0.9834）3.30217（0.0069）0.977150，0.693407(0.4964)27.82768（0.0000）0.977713，-1.312681(0.2049)4.446551(0.0003)0.979049注：括號中為p值。加入X1，擬合優(yōu)度僅略有變動，但是X1的t統(tǒng)計量不顯著，p值較大。因此變量X1引起了多重共線性，應舍去；加入X2進行回歸的情況和X1相同，其t=0.12737，不顯著，因此也應將變量X2刪去。加入X3，擬合優(yōu)度僅略有變動，但對X3的經(jīng)濟意義與先驗信息相悖。因此變量X3引起了多重

18、共線性，應舍去。所以相對較為合理的模型修改為如下形式：新模型估計結果如表2.15所示。表2.15 新模型EViews的最小二乘計算結果得出估計方程： （162.0600） （0.001126）t =（-4.156281）（29.24460） （3）異方差檢驗及修正首先，用Goldfeld-Quandt法進行檢驗。將樣本按遞增順序排序，去掉中間1/4的樣本，即大約6個觀測值，余下部分平分得兩個樣本區(qū)間18和15-22，它們的樣本個數(shù)均為8，即。對于18區(qū)間的樣本，用OLS方法得到以下結果（表2.16）。表2.16 區(qū)間18上異方差的Goldfeld-Quandt檢驗得出： 對于15-22區(qū)間的樣

19、本，用OLS方法得到以下結果（表2.17）。表2.17 區(qū)間1522上異方差的Goldfeld-Quandt檢驗 得出：求得：所以不拒絕原假設 ，表明隨機誤差項不存在異方差。其次，由于數(shù)據(jù)為時間序列數(shù)據(jù)，所以用ARCH方法進行檢驗比較好。具體結果如下表2.18。表2.18 異方差的ARCH檢驗給定，在自由度為2下查卡方分布表，得。比較臨界值與卡方統(tǒng)計量值，即，不拒絕原假設，說明模型中的隨機誤差項不存在異方差。（4）一階自相關檢驗從模型設定來看，沒有違背檢驗的假設條件，因此可以用檢驗來檢驗模型是否存在一階自相關。由表2.15得到，根據(jù)，計算出。而在，顯著水平為5%時，查統(tǒng)計表可知，,，所以說明不

20、存在自相關。（5）Newey-West異方差-自相關一致方差協(xié)方差估計經(jīng)典線性回歸模型OLS估計量在古典假定條件下滿足高斯馬爾科夫定理，但在現(xiàn)實經(jīng)濟活動中，這些基本假定并非都能滿足,導致傳統(tǒng)的OLS估計量的標準差不正確，以這些標準差為依據(jù)建立起來的傳統(tǒng)的t檢驗也是無效的。所以有必要對估計量的有效性進行改進。下面我們將給出Newey-West異方差-自相關一致方差協(xié)方差估計表2.19。表2.19 Newey-West異方差-自相關一致方差協(xié)方差估計 （174.7644） （0.001538）t =（-3.854143）（21.41901） 估計結果表明，系數(shù)估計值相同與OLS估計結果相同，但系數(shù)

21、估計量的標準誤差不同，t值也不同。OLS估計結果的t值（29.24460）通常是被夸大的。而Newey-West方法正是給出了估計量方差的真實改進。由于該模型的回歸結果、t值以及F統(tǒng)計值均顯著，且不存在計量經(jīng)濟學問題，因此最后定型為此。（五）模型的經(jīng)濟解釋從以上模型經(jīng)分析可得出：居民的儲蓄水平是影響保費收入的最佳因素。下面定性的分析本文所選的因素對保費影響的經(jīng)濟意義。（1） 國內(nèi)生產(chǎn)總值其反映的是國內(nèi)生產(chǎn)總水平，本應與保費收入呈正相關，但由于其包含因素太多，涵蓋第一、二、三產(chǎn)業(yè)，而保費只是其中很小的一部分，因此國民生產(chǎn)總值不能直接決定保費。另一方面，國內(nèi)生產(chǎn)總值與可支配收入及儲蓄間存在嚴重多重共線性。（2） 物價指數(shù)物價指數(shù)會影響人均購買力，但不能直接決定購買力和消費水平，還必須同時與收入和儲蓄相結合。因此不能成為最佳選擇。（3） 城鎮(zhèn)居民人均可支配收入從經(jīng)濟上來講，可支配收入越大，用于購買消費品的支出越多，但它與儲蓄存在較強的線性關系，在選擇儲蓄的條件下只能舍去。（4） 儲蓄最直